大型超市商品销售预测数据集BigMartSalesPredictionDataset-mehak18p
数据来源：互联网公开数据
标签：超市销售, 销售预测, 商品分析, 市场营销, 数据挖掘, 机器学习, 零售业, 销售额
数据概述：
该数据集包含来自大型超市的商品销售数据，记录了不同商品在不同门店的销售情况，旨在用于销售预测和市场分析。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体时间范围，但提供了商品的销售记录和门店信息，可用于静态分析。
地理范围：数据来源于特定区域的大型超市门店，未明确具体地理位置，但包含了门店的类型和规模信息。
数据维度：包括商品标识符（Item_Identifier）、商品重量（Item_Weight）、脂肪含量（Item_Fat_Content）、商品可见度（Item_Visibility）、商品类型（Item_Type）、商品最高零售价（Item_MRP）、门店标识符（Outlet_Identifier）、门店成立年份（Outlet_Establishment_Year）、门店规模（Outlet_Size）、门店位置类型（Outlet_Location_Type）、门店类型（Outlet_Type）以及商品在门店的销售额（Item_Outlet_Sales）等关键字段。
数据格式：CSV 格式，文件名为 bigmart_sales_data (1).csv，便于数据分析和建模。
来源信息：数据来源于公开数据集，已进行初步的数据整理和清洗。
该数据集适合用于销售预测、市场细分、商品推荐和门店业绩分析等领域的研究。
数据用途概述：
该数据集具有广泛的应用潜力，特别适用于以下场景：
研究与分析：适用于零售管理、市场营销和数据科学领域的学术研究，如销售额预测模型构建、商品销售趋势分析、消费者行为研究等。
行业应用：可以为零售企业提供数据支持，特别是在库存管理、促销活动优化、门店选址和商品定价等方面。
决策支持：支持企业制定销售策略、优化供应链管理和提升盈利能力。
教育和培训：作为数据分析、机器学习和商业智能课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解零售数据分析。
此数据集特别适合用于探索影响商品销售额的关键因素，构建预测模型，并为零售商提供数据驱动的决策支持，以提升销售业绩和优化运营效率。
